Series Churn 在Prometheus的上下文中，我们使用术语series churn来描述一组非激活的时间序列，即这些序列不再接收数据点，并使用了一组新的激活的序列。...例如，一个特定的微服务实例暴露的所有序列标识符都包含一个"instance"标签。当我们执行滚动更新该微服务时，会替换成新版本的实例，此时就发生了series churn。...最后，看下SSD上下文中的写放大，以及Prometheus是如何通过批量写入来缓解该问题的。然而，当处理小批量的写入以及当数据没有对齐页边界时仍然会造成写放大。...实际上，这几乎就是V2使用的倒排索引类型，也是在数百万个序列中提供高性能查询的最低要求。敏锐的观察者可能会注意到，在最坏条件下，如果所有序列都包含一个标签，则复杂度又变成了O(n)。...当然，用户不会查询所有的序列，反正会进一步使用标签来限制查询的范围，例如，我希望知道服务实例接收到多少个请求，查询语句为：__name__="requests_total" AND app="foo"。
在此篇博文中，我们将会研究其中的某些弊端，并了解如何借助 Elastic Stack 来克服这些难题。长期数据保留Prometheus 将数据存储在本地（即实例内）。...最棒的一点是，您无需在生产环境中进行任何变更——纯粹的即插即用型体验。高基数维度为什么“高基数”如此重要？高基数能够让您以标签(label)或标记(tag)的形式为指标(metric)添加任意上下文。...不要使用标记(labels)来存储高基数维度（很多不同的标记值），例如用户 ID、电子邮箱地址，或者其他不受限制的数值集合。这条建议真的好用吗？在分布式环境中，故障排场是一项异常复杂的任务。...相应地，它的分布性越来越强，所以故障排查过程就有点像侦探工作，需要在系统中找出存在问题的代码。高基数对 Elastic 而言则全然不是问题。用户向数据添加相关上下文时，根本没有任何限制。...任何针对指标的基于角色的访问控制 (RBAC) 也应该在外部完成，而不能通过 Prometheus 服务器自行完成。
第一个是基于推送的系统，而第二个是基于拉的系统。因此，我们的示例应用程序需要主动将数据发送到 InfluxDB监控系统，而使用 Prometheus时，它只需要公开将定期获取数据的端点。...但是，在执行此类查询之前，我们应该将数据存储在数据库中，对吗？现在，让我们继续下一步，以生成一些测试指标。...或者，当它设置为 false时，您可以通过使用 @Timed对其进行注释来启用特定REST控制器的度量标准。您还可以在控制器内注释单个方法，以仅为特定端点生成度量。...所有必需的表都将在应用程序启动时创建，这要归功于设置属性 spring.jpa.properties.hibernate.hbm2ddl.auto进行更新。...management: endpoint: prometheus: enabled: true 然后我们应该在 Prometheus配置文件中设置应用程序公开的执行器端点的地址。
每个 dimension 都有一个标签值，所有unique的标签&&标签值的组合都是一个独立的时间序列（TimeSeries） 使用 selector（下面会讲到）查询出的可以认为是全维度（full-dimension...& Range Vector 刚刚讲的 dimension 可以理解为 向量的方向，向量还有一个元素就是向量值，在 Prometheus中，向量值都是浮点型的数字。...在一个时刻有一个向量值的，就叫做 instant vector 在一个时刻，不仅包含当前时刻的值，还包含前向一段时间范围的 向量值（确切的说是时刻=>值的键值对）的，就叫做 range vector 对于...指标在采集的时候，经常是固定时间间隔采集一次（例如15s、30s、1m等），相同 dimension 的指标，在采集时可能会有时间差（前后错开几秒）。...在某一项指标的具体一小段时间，尤其是 irate 这样的函数结果并不能精确的反应真实情况。不要用 Prometheus 做时间灵敏度、精确度高的监控手段。
在这篇博文中，我将详细介绍这个解决方案，并希望它能够激励开发人员创造性地思考他们可能遇到的日常挑战。...在以下部分中，我将介绍： 为什么我们转向开源项目来建立我们的警报机制 从技术角度深入探讨我们如何构建警报 在我们的场景中使用 Prometheus 的优点和缺点 一些结束语 建立告警机制：无需重新发明轮子...设置基于分布式跟踪数据的警报——由 Prometheus Alert Manager 提供支持，该 标签 可以在 Helios Sandbox 中访问 如何在 Prometheus 中配置来自 Helios...在 Prometheus 中，配置警报是通过使用 API 调用更新其 YAML 定义来完成的。...然而，我们使用的 AWS 管理的 Prometheus 支持通过 AWS API 调用更新这些定义，这不会直接更新 Prometheus，而是定期同步进行实际更新。
在本文中，我们将仔细研究Prometheus的体系结构和功能，然后研究该工具的详细实例。...该项目还依靠Prometheus来监视特定于应用程序的指标，例如每个Cassandra读取返回的总行数，以及至关重要的是，它检测到的异常数。 为了简化起见，所有这些监视都是集中的。...实际上，这意味着使用生产者，消费者和检测者方法以及以下三个指标形成测试管道： 每次执行每个流水线级都不会发生意外时，称为prometheusTest_requests_total的计数器会增加，而级标签允许跟踪每个级的成功执行...最后，一个称为prometheusTest_duration_seconds的度量标准会跟踪每个阶段的持续时间（再次使用阶段标签和总标签）。...使用正确运行的表达式，结果将可以适当地显示在表格或图形中。
在规模上，如果你所有的Prometheus目标的抓取持续时间都比抓取间隔长，可能会遇到一些严重的问题。...建议在不信任多个集群或租户的情况下（例如在将Prometheus构建为服务提供时），将指标作为最后的手段。无论如何，这可能是以后文章的主题，但我们将在这里集中讨论抓取。...Prometheus仍然在内存中保存着2个小时的度量值，所以在发生宕机的情况下，你可能仍然会丢失2个小时的度量值（这个问题应该由你的Prometheus设置来处理，使用HA/分片，而不是Thanos）。...我们的例子是在AWS上运行，使用tEKS[2]部署了2个集群，我们的all in one解决方案将生产就绪的EKS集群部署在AWS上： 一个观察者集群[3] 一个被观察集群[4] 我们的部署使用了官方的...-687dd88ff5-nzpdh 10902 太棒了，但是我只有一个存储，还记得我们说过查询器可以堆叠在一起吗？
在 Prometheus 中，"样本"（Sample）是指时间序列数据的一个基本单位，包含了某个特定时刻的一个度量值。一个样本由以下几部分组成： 1....例如，你可以使用 job="api-server" 和 instance="server1" 等标签来区分同一度量的不同来源。 4. 度量值（Value） 每个样本包含一个度量值，即采集到的数值。...每个时间序列都有一个度量名称和一组标签，而这些标签帮助 Prometheus 区分不同的时间序列。...Gauge（仪表）：仪表可以增加也可以减少，表示一个瞬时的测量值（例如当前 CPU 使用率、内存使用量等）。 Histogram（分布）：直方图用于表示数据分布，记录某个度量的不同范围值的数量。...总结： 在 Prometheus 中，样本 是一个时间序列的基本单位，由度量名称、标签、数值和时间戳组成。
NewOriginContext函数用于从RuleDetail结构体创建一个原始上下文，它会将RuleDetail中的数据映射到原始上下文中，方便后续对规则进行处理。...FromOriginContext函数则是从原始上下文中创建一个RuleDetail结构体，它会将原始上下文中的数据提取出来，并填充到RuleDetail中，以便于对规则的处理和分析。...MetricMetadataStoreFromContext：从上下文中获取度量元数据存储。 ContextWithTarget：将目标添加到上下文中。...这样，在构建项目时，构建系统可以使用这些信息来确保正确的依赖项被下载或安装。 自动化任务：tools.go文件中的代码可以定义一些用于项目的自动化任务和脚本。...总之，ui.go文件在Prometheus项目中承担了用户界面（UI）的定义、渲染和提供静态资源等重要功能，使得Prometheus的用户能够方便地访问和使用相关UI界面和功能。
如果没有，可以使用此部署文件夹中生成的flat spec文件。如果不使用Prometheus Operator，可以用kuberhealthy- Prometheus.yaml。...在所需的Kubernetes集群/上下文中创建命名空间“kuberhealthy”： kubectl create namespace kuberhealthy 2．将当前命名空间设置为“kuberhealthy...可以看到默认安装了三个Kuberhealthy检查： daemonset: 部署并关闭一个daemonset，以确保群集中的所有节点都能正常工作。 deployment:创建部署，然后触发滚动更新。...这个JSON页面显示在你的集群中运行的所有kuberhealthy检查。如果你在不同的名称空间中运行Kuberhealthy检查，你可以通过在状态页面URL中添加GET变量namespace参数：?...这是通过在一段时间内创建部署、执行滚动更新和删除部署的能力来衡量的。通过测量Kuberhealthy的部署检查成败来计算这一点。
Kubernetes采用率是开源软件历史上最快的吗？很可能。查看这些工具以充分利用它。 Kubernetes采用率是开源软件历史上最快的吗？很可能。...许多公司一直在这样做，最新的CNCF调查显示这些Cloud Native工具的使用量增长了200％。 下面我将讨论五个关键项目，这些项目将帮助您完成Kubernetes功能集并扩展您的业务。...灵活的多维数据模型：基于标签的时间序列数据库使您可以在问题发生时进行诊断，而无需在系统外单独重新创建问题。 内置警报管理器：根据您指定的规则通过多种方法发出警报和通知。...当运算符检测到群集状态与Git中的内容不同步时，它会触发Kubernetes的部署。 Flux监控所有映像存储库，当它检测到新映像时，它会触发部署并更新Git中的清单，然后更新集群。...所有主要的云提供商都支持无服务器功能，但并非所有这些功能都提供了一个框架，为他们提供了在Kubernetes中运行的方式。
例如，队列的当前深度可被定义为一个度量值，在元素入队或出队时被更新；HTTP 请求个数可被定义为一个计数器，新请求到来时进行累加。...它可以包含事件、标签和日志，并可以与上下文关联。 Context：Context是OpenTracing中用于传递上下文信息的关键组件。...通过使用标准化的Carrier格式，不同的跟踪系统可以互相兼容并集成。 在设计OpenTracing时，还考虑了可扩展性和可插拔性。...Span是代表代码执行时间和相关上下文信息的对象，而Trace是包含所有Span的集合。...在OpenTracing中，Tracer对象是线程安全的，因此可以在多个线程中使用。通常，Tracer应该在应用程序中只有一个实例。
OpenTelemetry Metrics 支持各种类型的度量指标，包括计数器（Counter）、测量值（ObservableGauge）等，以满足不同场景下的性能监控需求。.../api/v1/otlp/v1/metrics 在 Prometheus 中查看指标 让我们运行上面的 .NET 程序，等待一会。...在 Prometheus 中查看自定义指标 跟上面一样我运行我们的程序后等待一会，再次刷新 http://localhost:9090/graph。...ObservableGauge 表示在观察仪器时报告非累加值的可观测仪器，例如当前室内温度。 UpDownCounter 支持报告正或负指标值的工具。...ObservableUpDownCounter 一种指标可观测的仪器，在观察检测时报告值增加或减少。 例如，使用此仪器可以监视进程堆大小或无锁循环缓冲区中的项的近似数量。
在并发执行任务时，可以使用Allow()方法请求执行任务，并根据返回值决定是否开始执行任务。在任务完成时，使用Done()方法将计数器减1。...如果需要等待所有任务完成，可以使用GateWaiter的Wait()方法进行阻塞等待。 这种机制可以用于控制并发度，避免过多的并发执行导致资源竞争或系统负载过重的情况发生。...Err() error：返回上下文中的错误状态。如果上下文已经被取消或超时，这个方法会返回相应的错误。...Value(key interface{}) interface{}：返回上下文中与给定键关联的值。这个方法用于在上下文中存储和获取键值对。...在函数内部，它会根据CPU核心数量设置垃圾回收程序的并发度。该限制可以帮助Prometheus实例更好地利用CPU资源。
OTel与各种平台和可观测工具无缝集成，包括Prometheus。 OTel 通过开发自定义导出器、插件和检测库来实现自定义和可扩展性。其自动化仪器库还减少了仪器应用程序所需的工作量和时间。...当 Prometheus 配置了目标（例如应用程序服务器、数据库或导出器）时，它会使用各种协议定期从配置的目标中抓取指标。默认情况下，它每 15 秒抓取一次指标，但可以重新配置此间隔。...在抓取过程中，Prometheus 从目标收集特定于应用程序、系统级或自定义定义的指标数据，例如 CPU 使用情况、内存使用情况、请求延迟或任何其他相关指标。...然后，它将收集到的指标存储在时间序列数据库中，该数据库根据唯一的指标名称、标签和时间戳对这些指标进行组织。...服务发现和目标管理 Prometheus 提供服务发现机制，可以在新服务实例上线时自动发现和监控它们。它可以与 Kubernetes、Consul 和 EC2 等服务发现系统集成。
OpenTelemetry 指标支持的数据类型 Sum Sum 表示一定时间间隔内所有测量值的总和。如果数据点是具备累加属性的，定义成 Sum 类型是更好的选择，例如 HTTP 请求数，网络流量等。...Histogram 表示通过聚合一定时间间隔内所有测量记录，以直方图的形式体现的数据类型。Histogram 包含通过聚合得到的 sum、count 字段，分别代表记录数以及测量值的总和。...Prometheus 包含如下几种指标模型，他们在定义上和 OpenTelemetry 的数据模型很类似，在本文中不再赘述。 ...这些数据样本从低到高排列，每个点的值都是该数据样本 le 标签边界前所有桶的计数之和，从而转换成 Prometheus 中累加的 Histogram。...，当有新的测量数据时，直接通过代码调用 API 输入数据即可。
[toc] Prometheus 系统监控 Prometheus 是一套开源的系统监控告警框架，作为 CNCF 中重要的一员，活跃度仅次于 kubernetes，广泛用于 kubernetes 集群的监控系统中...数据模型 Prometheus 以 metric（指标）的形式保存所有采集的监控数据到内置的时序数据库中，同一 metric、label 的数据和时间戳形成时序数据流 ： {所有样本值的总和，样本总数 gauge: 测量值，反映实时的一个状态，如温湿度值，cpu使用率，其数值可上下波动； histogram: 直方图，如请求时间统计，对数据进行分区间统计...会给每个样本自动加上 job 和 instance 的标签。...，用来设置报警的分发策略 route: group\_by: 'lora' # 这里的标签列表是接收到报警信息后的重新分组标签 group\_wait: 10s # 第一次等待多久时间发送一组警报的通知
比如想监控主机的“CPU 使用时间”，这就意味着： 我的监控对象：主机。 在监控对象身上，我关心的特征维度：CPU 使用时间（不妨叫它 cpu_seconds_total ）。...也没关系，一把梭把所有特征拼接在同一个维度里，作为指标名就行了： 但是，如果我查询的时候，并不关心某一台主机，而是想要排列组合、花式聚合呢： 所有生产环境的主机的 CPU 使用时间 所有北京地域的主机的...Prometheus 内部使用基于时间序列的存储引擎，将数据存储在磁盘上的块文件（block）中，每个块文件包含一段时间内（默认是2小时）的所有数据，包括每个时间序列的： 元数据：主要是基于标签（含指标名标签...外部标签 是一种在 Prometheus 级别定义的标签，用于在数据发送到外部系统时，提供额外的上下文信息，对于在复杂的监控架构中管理和区分数据来源非常有用。...在使用日志监控时，我们通常会将关键信息全部打印，以确保在排查问题时，能取到足够的上下文信息，代价无非是对存储空间的占用。 然而，对于指标监控来说，为啥不能塞太多标签呢？
如果你使用 Robusta SaaS，从 v0.10.15 开始回集成 KRR，你可以查看所有建议（也包括以前的建议），按集群、命名空间或名称过滤和排序它们。...它的计算方法如下（确切的数字可以在 CLI 参数中自定义）： 对于 CPU，将请求设置为第 99 个百分位数，并且没有限制。这意味着，在 99%的情况下，您的 CPU 请求是足够的。...python 脚本运行，当使用 brew 安装时允许运行 krr。...以上所有示例都将运行命令显示为 krr ...，如果您使用的是手动安装，请将其替换为 python krr.py ...。...default -n ingress-nginx 默认情况下，krr 将在当前上下文中运行，如果你想在不同的上下文中运行它： krr simple -c my-cluster-1 -c my-cluster
在使用 Shell-Operator，让 Pod 继承节点标签一文中，展示了使用 Shell Operator 在创建工作负载时从对应节点拷贝指定标签的方法。...Shell Operator 还有个功能就是生成 Prometheus Metrics，本文就是从这个角度出发，用 Shell Operator 定时调用 Trivy 扫描指定命名空间下的所有在用镜像，...Shell Operator 除了上次提到的根据 Kubernetes 事件进行触发之外，还包含了在启动时和定期运行两种触发方式，这里我们用定时触发的方式： configVersion: v1 schedule...镜像接受一个缺省为 NS_LABEL="trivy=true" 的标签，每次触发时，会根据这个标签选择命名空间，获取选定命名空间中运行的镜像，并调用 trivy i -f json [image] 输出结果...GITHUB_TOKEN：Trivy 会使用该 Token 更新漏洞库，防止触发 Rate Limit。 NS_LABLE：仅对符合标签的命名空间进行扫描。
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